پس از سال ها هیاهو و نوید، بالاخره هوش مصنوعی (AI) از راه رسید. سازمانها در هر نوع و اندازهای در حال رقابت برای ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای تجاری خود هستند تا عملیات خود را قدرتمندتر، کارآمدتر و سودآورتر کنند. آ دانشمند داده و مهندس یادگیری ماشین دو مورد از هیجان انگیزترین و پیشرفته ترین حرفه ها در فناوری هستند. در حالی که هر دو شامل تحقق وعده هوش مصنوعی در تجارت هستند، انتخاب بین تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین در مقابل یک دانشمند داده مستلزم درک چگونگی تفاوت این دو نقش و نحوه تکمیل یکدیگر است.
مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده اعضای تیم پشت سر یک شرکت هستند پلت فرم یادگیری ماشین (ML). هر موقعیت وظایف حیاتی در توسعه، پیاده سازی و نگهداری برنامه های کاربردی یادگیری ماشین را انجام می دهد.
با این حال، نقشها، مجموعه مهارتها و مسئولیتهای یک مهندس یادگیری ماشین در مقابل دانشمند داده از جنبههای مهمی متفاوت است. درک تفاوتها و شباهتهای این دو موقعیت به شما کمک میکند تصمیم بگیرید کدام نقش با اهداف شغلی شما مطابقت دارد.
نقش یک مهندس یادگیری ماشین در مقابل دانشمند داده
هدف از یادگیری ماشینی و سایر فعالیتهای مبتنی بر هوش مصنوعی ایجاد نرمافزارهایی است که زندگی ما را بهبود میبخشد، چه در محیطهای تجاری و چه در فعالیتهای روزانه ما در خارج از محل کار. مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده برای طراحی و استفاده از سیستمهای هوشمندی که به طور طبیعی در طول زمان، با یا بدون کمک انسان، بهبود مییابند، حیاتی هستند.
یکی از راههای تشخیص نقش مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده در طراحی سیستم هوشمند، دیدن دانشمندان داده به عنوان معماران یک ساختار و مهندسان یادگیری ماشین بهعنوان سازندگانی است که نقشهها و مدلها را به یک سیستم کارآمد تبدیل میکنند.
اینها از جمله وظایف اولیه دانشمندان داده در ایجاد سیستم های هوشمند:
- تعیین کنید که کدام مشکلات تجاری برای راه حل های ML مناسب هستند
- تجسم بسیاری از مراحل چرخه عمر ML (جمع آوری داده ها، آماده سازی داده ها، جدال داده ها، تجزیه و تحلیل داده ها، آموزش مدل سازی، تست مدل، استقرار)
- طراحی الگوریتم های سفارشی و مدل های داده
- مجموعه داده های مکمل را شناسایی کرده و آن ها را تولید کنید داده های مصنوعی که مدل های یادگیری عمیق (DL) نیاز دارند
- الزامات حاشیه نویسی داده های سیستم را تعیین کنید
- ارتباط مستمر با همه ذینفعان را حفظ کنید
- ابزارهای سفارشی برای بهینه سازی گردش کار مدل سازی ایجاد کنید
در مقابل، نقش مهندسان یادگیری ماشین بر استقرار و عملکرد مدلهای ML و DL تأکید دارد:
- استقرار و بهینه سازی مدل های ML و DL در تنظیمات تولید
- عملکرد مدل ها را برای رسیدگی به تأخیر، حافظه، توان عملیاتی و سایر پارامترهای عملیاتی نظارت کنید
- آزمایش استنباط را روی CPU ها، GPU ها، دستگاه های لبه و سایر سخت افزارها انجام دهید
- مدل های ML و DL را نگهداری و اشکال زدایی کنید
- کنترل نسخه را برای مدلها، ابردادهها و آزمایشها مدیریت کنید
- بهینه سازی گردش کار مدل با استفاده از ابزارهای سفارشی
دانشمندان داده به طور مستقیم درگیر هستند تحلیل و تفسیر بینش ها استخراج شده از مدلهای ML و DL با استفاده از تکنیکهای آماری و ریاضی برای شناسایی الگوها، روندها و روابط در دادهها.
مهندسان یادگیری ماشین بیشتر بر پیشینه خود در برنامه نویسی و مهندسی تکیه می کنند تا مفاهیم علم داده را به سیستم های کاربردی تبدیل کنند که انعطاف پذیر، مقیاس پذیر و شفاف هستند.
مهندس یادگیری ماشین در مقابل دانشمند داده: مهارت ها، آموزش و مسئولیت ها
مقدار قابل توجهی همپوشانی در مدارک مورد نیاز برای مشاغل در مهندسی یادگیری ماشین و علم داده وجود دارد. به عنوان مثال، هر دو زمینه نیاز به تیزبینی فنی، تفکر تحلیلی و مهارت های حل مسئله دارند. آنها همچنین به تجربه برنامه نویسی متکی هستند که معمولاً شامل برنامه نویسی پایتون و R، سیستم های ابری (AWS، Microsoft Azure، و Google Cloud Platform یا GPC) می شود. ذخیره سازی ابرداده و بهینه سازی
با این حال مهمتر از شباهت های تحصیلی و مهارت های مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده، تفاوت در زمینه های فنی و آموزشی آنهاست:
- دانشمندان داده باید در آمار، تجزیه و تحلیل داده ها، تجسم داده ها، ارتباطات نوشتاری و شفاهی و ارائه مهارت داشته باشند.
- مهندسان یادگیری ماشین باید دانش عمیقی از ساختارهای داده، مدلسازی داده، مهندسی نرمافزار و مفاهیم زیربنایی مدلهای ML و DL داشته باشند.
دانشمندان داده تمایل دارند مجموعه وسیع تری از مهارت های سخت از مهندسین یادگیری ماشین، از جمله تجربه با نرم افزارهای آماری و ریاضی، زبان های پرس و جو، ابزارهای تجسم داده ها، مدیریت پایگاه داده، مایکروسافت اکسل و بحث و گفتگوی داده ها.
La مهمترین معیارها برای مهندسین یادگیری ماشین شامل دانش چارچوب های ML و کتابخانه های ML، ساختار داده ها، تکنیک های مدل سازی داده ها و معماری نرم افزار.
اینها از جمله مهارت های لازم برای الف حرفه ای به عنوان یک مهندس یادگیری ماشین:
- سیستم عامل لینوکس/یونیکس
- زبان های برنامه نویسی جاوا، سی و سی پلاس پلاس
- معماری GPU و برنامه نویسی CUDA
- مدل سازی و ارزیابی داده ها
- معماری شبکه های عصبی
- پردازش زبان طبیعی (NLP)
- محاسبات توزیع شده
- تقویت یادگیری
- جرقه و هادوپ برنامه نویسی
La مجموعه مهارت های دانشمندان داده این حوزه ها را در بر می گیرد:
- کدنویسی SQL و Python
- طراحی و برنامه نویسی پایگاه داده، از جمله NoSQL و پایگاه داده های ابری
- ابزارهای جمع آوری و تمیز کردن داده ها، از جمله ابزارهای هوش تجاری (BI).
- ابزارهای تجزیه و تحلیل آماری مانند SPSS، Matlab و SAS
- تجزیه و تحلیل های آماری توصیفی، تشخیصی، پیش بینی کننده و تجویزی
- جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال
- ساختمان مدل ML
- ابزارهای اعتبارسنجی و استقرار مدل (SAS، Neptune، Kubeflow و Google AI)
- ابزارهای توسعه API مانند Amazon AWS (Amazon API Gateway) و IBM Cloud (IBM API Connect)
اداره آمار کار ایالات متحده (BLS) اشاره می کند که اکثر دانشمندان داده دارای مدرک کارشناسی ارشد یا دکترا در ریاضیات، آمار، علوم کامپیوتر، بازرگانی یا مهندسی. (گروه های BLS مهندسین یادگیری ماشین تحت رده دانشمندان داده.) زبانهای برنامه نویسی Python، R، SQL، Git و GitHub که برای دانشمندان داده ضروری در نظر گرفته می شوند.
انتظار می رود مهندسان یادگیری ماشین باشند مسلط به جاوا، R، Python و C++و همچنین در استفاده از کتابخانه های ML مانند CNTK مایکروسافت، MLlib Apache Spark و TensorFlow گوگل. همچنین انتظار می رود که آنها درک قوی از API های وب و کتابخانه های API پویا و استاتیک داشته باشند.
چشم انداز مهندسین یادگیری ماشین و دانشمندان داده
BLS پیشبینی میکند که تعداد مشاغل در دسترس دانشمندان داده خواهد بود افزایش 36 درصدی بین سال های 2021 تا 2031، که بسیار سریعتر از میانگین رشد در همه مشاغل است.
مجمع جهانی اقتصادگزارش آینده مشاغل 2023متخصصان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را با رشد متوسط سالانه 30 درصد تا سال 2027 در میان مشاغلی قرار می دهد که سریع ترین رشد را دارند. این گزارش اشاره می کند که 42 درصد از شرکت های مورد بررسی قصد دارند آموزش کارگران را برای اعمال هوش مصنوعی و داده های بزرگ در آینده در اولویت قرار دهند. پنج سال.
برآوردهای دستمزد برای دانشمندان داده شامل گزارش BLS و متوسط دستمزد سالانه 100,910 دلار از ماه می 2021، و نظرسنجی PayScale نشان می دهد دانشمندان داده میانگین حقوق پایه 99,344 دلار در سال 2023، در محدوده 71,000 دلار و 138,000 دلار در سال.
در مقابل، PayScale قرار می دهد میانگین حقوق پایه مهندسین یادگیری ماشین 115,243 دلار در محدوده ای از حدود 80,000 تا 157,000 دلار در سال.
طبق گفته PayScale، مهارت هایی که بیشترین تأثیر را بر حقوق مهندسان یادگیری ماشین دارند، پردازش تصویر (26٪ بالاتر از میانگین)، یادگیری تقویتی (22٪ بالاتر)، DevOps (22٪ بالاتر) و Scala (20٪) هستند. بالاتر).
حقوق دانشمندان داده با داشتن مهارت در برنامه نویسی C++ (42٪ بالاتر از میانگین)، امنیت سایبری (39٪ بالاتر)، تجزیه و تحلیل تحقیقات (26٪ بالاتر)، کتابخانه نرم افزار PyTorch (24٪ بالاتر) و پیش بینی (22٪ بالاتر) افزایش می یابد. ).
یک زمینه رو به رشد برای دانشمندان داده، محاسبات کوانتومی است - به طور خاص علم اطلاعات کوانتومی – که نیازمند دانش مکانیک کوانتومی و استفاده از الگوریتم های کوانتومی در کاربردهای حل مسئله است.
به طور مشابه، مهندسان یادگیری ماشین می توانند انتظار افزایش چشم انداز شغلی خود را در سال های آینده به دلیل ظهور هوش مصنوعی مولد، که انتظار می رود اضافه شود ارزش اقتصادی به 4.4 تریلیون دلار می رسد با توجه به گزارش مک کینزی "چشم انداز روندهای فناوری 2023" با افزایش بهره وری کلی.
مهندس یادگیری ماشین و دانشمند داده: روی تاج موج فناوری بعدی
فناوریهای هوش مصنوعی در سالهای آینده تأثیر فوقالعادهای بر اقتصادها و بازارهای کار در سراسر جهان خواهند داشت، اما مانند هر فناوری تغییردهنده بازی، برندگان و بازندگان وجود خواهند داشت. مرکز تحقیقات سیاست اقتصادی (CEPR) تخمین می زند که هوش مصنوعی این کار را انجام خواهد داد رشد جهانی را هر سال 4 تا 6 درصد افزایش دهد، در مقایسه با میانگین افزایش سالانه 4 درصدی طی چند دهه گذشته.
تأثیر هوش مصنوعی بر اشتغال چندان قطعی نیست، اما مجمع جهانی اقتصاد تخمین میزند که در حالی که هوش مصنوعی بین سالهای 85 تا 2020 جایگزین 2025 میلیون شغل در سراسر جهان خواهد شد، ایجاد شغل میلیون دلاری 97، عمدتاً در زمینه هایی مانند داده های بزرگ، یادگیری ماشینی و بازاریابی دیجیتال. همانطور که این ارقام نشان میدهند، تقاضا برای مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده احتمالاً برای سالهای آینده قوی باقی خواهد ماند.
تصویر مورد استفاده تحت مجوز Shutterstock
- محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
- PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
- PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
- PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
- منبع: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/
- : دارد
- :است
- 000
- 2020
- 2021
- 2023
- 2025
- 2031
- 224
- 300
- 97
- a
- درباره ما
- مطابق
- فعالیت ها
- تیزفهمی
- نشانی
- ماهر
- ظهور
- AI
- هوش مصنوعی در تجارت
- الگوریتم
- معرفی
- همچنین
- آمازون
- دروازه API آمازون
- در میان
- مقدار
- an
- تحلیل
- تحلیلی
- علم تجزیه و تحلیل
- و
- سالیانه
- آپاچی
- API
- رابط های برنامه کاربردی
- برنامه های کاربردی
- درخواست
- با استفاده از
- معماران
- هستند
- مناطق
- دور و بر
- وارد
- مصنوعی
- هوش مصنوعی
- هوش مصنوعی (AI)
- AS
- کمک
- At
- در دسترس
- میانگین
- AWS
- لاجوردی
- زمینه
- پس زمینه
- پایه
- BE
- تبدیل شدن به
- پشت سر
- بهتر
- میان
- بزرگ
- بزرگ داده
- بالا بردن
- تقویت شده
- هر دو
- گسترده تر
- سازندگان
- دفتر
- اداره آمار کار
- جوانه زدن
- کسب و کار
- هوش تجاری
- فرآیندهای کسب و کار
- اما
- by
- ++C
- CAN
- کاریابی
- مشاغل
- دسته بندی
- مرکز
- معین
- انتخاب
- تمیز کاری
- ابر
- بستر ابری
- مجموعه
- بیا
- آینده
- ارتباط
- ارتباطات
- شرکت
- مقایسه
- متمم
- مکمل
- کامپیوتر
- علم کامپیوتر
- محاسبه
- مفاهیم
- اتصال
- قابل توجه
- در نظر گرفته
- کنتراست
- کنترل
- تبدیل
- ایجاد
- ایجاد
- بحرانی
- سفارشی
- لبه برش
- امنیت سایبری
- داده ها
- تحلیل داده ها
- تجزیه و تحلیل داده ها
- آماده سازی داده ها
- علم اطلاعات
- دانشمند داده
- مجموعه داده ها
- تجسم داده ها
- پایگاه داده
- DATAVERSITY
- روز به روز
- دهه
- تصمیم گیری
- عمیق
- یادگیری عمیق
- تقاضا
- گسترش
- طرح
- پروژه
- ابزارهای توسعه
- دستگاه ها
- DevOps
- تشخیصی
- متفاوت است
- تفاوت
- دیجیتال
- بازاریابی دیجیتال
- مستقیما
- تمیز دادن
- پویا
- هر
- اقتصادی
- مجمع اقتصادی
- سیاست اقتصادی
- اقتصاد
- لبه
- آموزش
- آموزش
- اثر
- موثر
- تأکید می کند
- استخدام
- شامل
- مهندس
- مهندسی
- مورد تأیید
- بالا بردن
- ضروری است
- تخمین می زند
- هر
- مثال
- اکسل
- مهیج
- انتظار
- انتظار می رود
- تجربه
- سریعتر
- کمی از
- رشته
- زمینه
- آمار و ارقام
- سرانجام
- پنج
- قابل انعطاف
- برای
- فوربس
- پیش بینی
- انجمن
- از جانب
- تابعی
- عملکرد
- آینده
- دروازه
- جمع آوری
- تولید می کنند
- رفتن
- GitHub
- جهانی
- هدف
- اهداف
- گوگل
- گوگل ai
- Google Cloud
- Google Cloud Platform
- گوگل
- GPU ها
- بزرگترین
- رشد
- آیا
- کمک می کند
- زیاد
- بالاتر
- چگونه
- HTTPS
- انسان
- هیپ
- آی بی ام
- IBM Cloud
- شناسایی
- تصویر
- تأثیر
- پیاده سازی
- مهم
- بهبود
- in
- در عمق
- شامل
- شامل
- از جمله
- افزایش
- افزایش
- نشان دادن
- نشان دادن
- اطلاعات
- ادغام
- اطلاعات
- هوشمند
- قصد
- تفسیر
- به
- شامل
- گرفتار
- IT
- جاوه
- کار
- شغل ها
- گزارش شغل
- دانش
- KubeFlow
- کار
- زبان
- زبان ها
- تاخیر
- یادگیری
- مهندسان یادگیرنده
- کمتر
- کتابخانه ها
- کتابخانه
- مجوز
- احتمالا
- زندگی
- بازندگان
- دستگاه
- فراگیری ماشین
- نگهداری
- ساخت
- مدیریت
- بسیاری
- بازار یابی (Marketing)
- بازارها
- کارشناسی ارشد
- مسابقه
- ریاضی
- ریاضیات
- حداکثر عرض
- ممکن است..
- مک کینزی
- مکانیک
- اعضا
- حافظه
- متاداده
- مایکروسافت
- مایکروسافت لاورو
- مایکروسافت اکسل
- میلیون
- ML
- مدل
- تست مدل
- مدل سازی
- مدل
- بیش
- کارآمدتر
- اکثر
- بسیار
- باید
- لازم
- ضروری
- نپتون
- شبکه
- بعد
- nlp
- عدد
- of
- on
- مداوم
- عملیاتی
- عمل
- قابل استفاده
- عملیات
- بهینه سازی
- بهینه سازی
- بهینه سازی
- or
- سازمان های
- دیگر
- ما
- خارج
- چشم انداز
- خارج از
- روی
- به طور کلی
- گذشته
- الگوهای
- برای
- کارایی
- اماکن
- سکو
- افلاطون
- هوش داده افلاطون
- PlatoData
- نقطه
- سیاست
- موقعیت
- موقعیت
- داشتن
- قوی
- پیش بینی
- تهیه
- ارایهها در همایشهای علمی
- در درجه اول
- اولویت بندی
- حل مسئله
- مشکلات
- فرآیندهای
- در حال پردازش
- تولید
- بهره وری
- مفید
- برنامه نويسي
- وعده
- چشم انداز
- قرار می دهد
- پــایتــون
- مارماهی
- صلاحیت های
- کوانتومی
- الگوریتم های کوانتومی
- محاسبات کوانتومی
- مکانیک کوانتومی
- R
- مسابقه
- محدوده
- تحقق
- تقویت یادگیری
- روابط
- تکیه
- ماندن
- جایگزین کردن
- گزارش
- گزارش
- نیاز
- نیاز
- تحقیق
- مسئولیت
- نتیجه
- نقش
- نقش
- دویدن
- s
- حقوق
- حقوق
- SAS
- اسکالا
- مقیاس پذیر
- علم
- دانشمند
- دانشمندان
- مشاهده
- تنظیم
- مجموعه
- تنظیمات
- شباهت ها
- اندازه
- مهارت
- مهارت ها
- نرم افزار
- مهندسی نرم افزار
- متخصصان
- SQL
- مراحل
- آماری
- ارقام
- قوی
- ساختار
- ساختار
- چنین
- مناسب
- بررسی
- بررسی
- سیستم
- سیستم های
- تیم
- فن آوری
- فنی
- تکنیک
- فن آوری
- پیشرفته
- تمایل
- جریان تنسور
- تست
- نسبت به
- که
- La
- جهان
- شان
- آنجا.
- اینها
- آنها
- تفکر
- از طریق
- توان
- زمان
- به
- ابزار
- آموزش
- دگرگون کردن
- شفاف
- عظیم
- روند
- تریلیون
- تورینگ
- دو
- انواع
- به طور معمول
- ما
- زیر
- اساسی
- درک
- استفاده کنید
- استفاده
- با استفاده از
- اعتبار سنجی
- نسخه
- کنترل نسخه
- تجسم
- حیاتی
- vs
- حق الزحمه
- مسیر..
- راه
- وب
- خوب
- چه
- که
- در حین
- WHO
- اراده
- برندگان
- با
- در داخل
- بدون
- مهاجرت کاری
- کارگران
- گردش کار
- جهان
- مجمع جهانی اقتصاد
- در سرتاسر جهان
- کتبی
- سال
- سال
- شما
- شما
- زفیرنت